KATE GREENE
DA "TECH REVIEW"

Ao longo de um dia qualquer, as pessoas se concentram em partes diferentes de uma cidade. Durante a manhã, os trabalhadores vão para o centro da cidade, enquanto na hora do almoço e no começo da noite, as pessoas se espalham por restaurantes e bares.
A Sense Networks, de Nova York, está tentando mostrar esse movimento urbano. Por meio de telefones celulares e dados gerados por aparelho de GPS instalados em táxis, o software da empresa produz um mapa de calor ("heat map") que mostra a frequência aos locais da moda da cidade.
Atualmente, o serviço, chamado Citysense, funciona só em San Francisco, mas será lançado em Nova York em alguns meses.
O Citysense, que tem acesso a 4 milhões de aparelhos de GPS, oferece atualmente estatísticas simples. Ele mostra, por exemplo, se a movimentação de veículos e pessoas na cidade está acima ou abaixo da normal (os dados via GPS da Sense Networks indicam que a movimentação em San Francisco caiu 34% desde outubro), ou se uma determinada parte da cidade tem mais ou menos movimento que o usual.
Mas a próxima versão do software, a ser lançada nos próximos meses, irá ajudar os usuários a explorar esses dados mais profundamente. Ele irá revelar a movimentação de pessoas com certos padrões de comportamento.
"A nova versão é como o Facebook, mas sem o autorrelato", diz Tony Jebara, pesquisador-chefe da Sense Networks , referindo-se ao fato de que um usuário não precisa atualizar constantemente o seu perfil.
A Sense Networks faz parte de uma tendência de pesquisa conhecida como "reality mining" (exploração da realidade) e que teve seu início com Alex Pentland, pesquisador do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) e cofundador da Sense Networks.
Outro exemplo de "reality mining" é um projeto de pesquisa da Intel que usa telefones celulares a fim de determinar se uma pessoa é o centro de uma rede de relacionamentos ou se está na periferia dela, e isso tudo com base no seu tom de voz e na quantidade de vezes com que ela fala ao telefone.

Tribos identificadas
Segundo a Sense Networks, não são revelados lugares que um indivíduo frequenta, apenas onde e quando certos tipos de pessoa se encontram. Por exemplo, os algoritmos analíticos da Sense Networks são capazes de mostrar que, durante os dias da semana, uma determinada população dirige-se aos bares no centro da cidade entre as 18h e as 21h da noite.
Por enquanto, segundo Jebara, a Sense Networks categorizou 20 tipos, ou tribos de pessoas nas cidades -como "young and edgy" (jovem e inquieto), "business traveler" (viajante de negócios), "weekend mole" (pessoa que só sai, ocasionalmente, nos fins de semana) e "homebody" (pessoa caseira).
Essas tribos são determinadas por meio três tipos de dados: a movimentação de uma pessoa por uma cidade; os dados disponíveis publicamente e que se referem aos endereços da empresa em uma cidade; e os dados demográficos coletados pelo US Census Bureau (órgão responsável por estatísticas socioeconômicas dos EUA).
Se uma pessoa passa a noite inteira em uma determinada região da cidade, isso indica provavelmente que ela more lá e compartilhe alguns dos traços demográficos característicos dessa região.
Por meio da análise desses tipos de dado, engenheiros da Sense Networks conseguem determinar a probabilidade com a qual um usuário visitará um tipo específico de lugar, como uma cafeteria, em um horário específico.
A Sense Networks está explorando o que os dados por GPS são capazes de revelar sobre o comportamento, disse Eric Paulos, professor de ciências da computação da Universidade Canergie Mellon. Segundo Paulos, será importante certificar-se de que as pessoas estão cientes de quais informações e de como estão sendo usadas, mas ele prevê que, cada vez mais, as empresas irão encontrar caminhos para usar as migalhas de pão digitais deixadas por nós ao longo do caminho.